智能手機十年會有一個大的變革, 在iPhone初代發布後, 每年都會有不少廠商利用某項技術的突破跳出來說 '這就是變革' , 然而事情完全沒有想象的那麼簡單. 但是毫無疑問, 現在到了變革的節點. 隨著iPhone X跟華為Mate 10的發布, 一切將真正變得不同. 繼昨日在慕尼黑全球發布引發廣泛關注後, 華為Mate 10還將於20日在國內正式亮相. 經過初代iPhone後, 更快的處理器, 更好的拍照效果還是生物特徵 (人臉識別, 指紋識別等) 或者是現在的全面屏, 其實都是對於硬體以及軟體的修修補補, 儘管在體驗上帶來了不小的進步, 但是依舊難以稱為 '變革' . iPhone X的發布會後, 不少人將目光放在批評蘋果全面屏的難看, 尤其是 '劉海' 的討論上. 其實, 在華為麒麟970晶片以及iPhone 的A11處理器上, 我們看到了人工智慧將給智能手機以及人們生活帶來巨大改變的雛形. 在探索未來手機發展上, 這兩家巨頭無疑又殊途同歸. 蘋果稱 A11 仿生 (不是 'Fusion' ) , 是 iPhone 上有史以來最強大, 最智能的晶片. A11仿生晶片內部的CPU, GPU, 性能控制器, 神經網路單元, ISP等這些都是蘋果自己設計 (Apple-designed) 的. 除了工藝的進步以及性能的殘暴以外, 蘋果在發布會上解釋, 有一種 AI 人工智慧叫做機器學習, 即讓電腦通過觀察的方式進行學習. 而神經網路引擎就是專為機器學習而開發的硬體, 它不僅能執行神經網路所需的高速運算, 而且具有傑出的能效. 簡而言之, 通過神經網路引擎能夠分擔 CPU 和 GPU 的任務, 大幅提升晶片的運算效率, 以更少的能耗更快的完成更多任務. 在 A11 仿生中, 蘋果表示自家的神經網路引擎採用雙核設計, 每秒運算次數最高可達 6000 億次. 不過, 蘋果沒有像華為那樣透露具體的浮點運算性能. 蘋果表示, 自家的 AI 單元主要用於勝任機器學習任務, 能夠識別人物, 地點和物體, 為 '面容 ID' 和 '動話表情' 等創新的功能提供強大的性能. 其中對於 iPhone X 的 '面容 ID' , 面容 ID 功能會投射 30000 多個肉眼不可見的紅外光點, 然後將得到的紅外映像和點陣圖案傳輸給神經網路, 建立臉部的數學模型, 再將這些數據發送至安全隔區, 以確認數據是否匹配. 而且, 就算樣貌隨著時間而改變, 它也能隨之進行調整適應. 神經網路引擎是蘋果在 A 系列晶片上的首次嘗試, 雖然目前服務的範圍還很有限, 更多的為 iPhone X 而設計, 但未來這一 AI 單元很快會擴展到更多蘋果生態的領域當中, 包括無人駕駛汽車系統, AR 增強現實技術, Apple TV 和 HomePod 音箱等, 讓更多原本生硬的設備也能採用與人類同樣的方式進行交互, 變得真正會思考. 而國內領先蘋果發布AI晶片的華為帶來的麒麟970, 我們掌握的消息更多, 也看到了華為的構想更加遠. 華為表示, 人工智慧將使移動互聯網進入到智慧互聯時代, 我們不僅僅希望未來的手機能聽懂, 看懂, 甚至希望它能夠以人類的思考方式來理解人類訴求, 讓我們獲得自主而恰當的資訊和服務. 可以看到, 華為與蘋果所看到的手機未來在某種程度上達到了驚人的一致. AI技術的核心是對海量數據進行處理, 當前以CPU/GPU/DSP為核心的傳統計算架構已經不能夠適應AI時代對計算性能的海量需求. 作為全球首款移動AI晶片, 華為麒麟970首次整合神經元網路單元NPU (Neural-network Processing Unit) , 並且和CPU, GPU, DSP組成了創新的HiAI人工智慧架構. 簡單來說, NPU可以理解為專門為AI相關計算定製的高效能處理器. 就像GPU專門針對圖形計算, ISP專門針對成像計算一樣. 華為表示, NPU的AI性能密度大幅優於CPU和GPU. 相較於四個Cortex-A73核心, 在處理同樣的AI應用任務時, 新的異構計算架構擁有大約25倍性能和50倍能效優勢, 這意味著麒麟970晶片可以用更少的能耗更快地完成AI計算任務. 麒麟970在更多神經網路模型下的性能, 也要大幅超越iPhone 8 Plus (A11) . 作為全球首顆內置AI晶片的SoC, 麒麟970無疑寄託了華為在消費端人工智慧演化的憧憬. 未來的手機, 肯定會在人機交互上下功夫, 而手機晶片就是基礎, 如今華為與蘋果已經領先高通與三星, 率先走出了第一步, 未來手機終端不再僅僅被動接受用戶的操作, 而是對用戶的使用意圖充分場景化, 讓手機協助自己更加便利. 就在今天上午10: 08分, 華為已經在各大電商平台開啟Mate 10的0元預約活動, 對Mate 10感興趣的朋友已經可以前往預約了.
智能手機十年會有一個大的變革, 在iPhone初代發布後, 每年都會有不少廠商利用某項技術的突破跳出來說 '這就是變革' , 然而事情完全沒有想象的那麼簡單. 但是毫無疑問, 現在到了變革的節點. 隨著iPhone X跟華為Mate 10的發布, 一切將真正變得不同. 繼昨日在慕尼黑全球發布引發廣泛關注後, 華為Mate 10還將於20日在國內正式亮相. 經過初代iPhone後, 更快的處理器, 更好的拍照效果還是生物特徵 (人臉識別, 指紋識別等) 或者是現在的全面屏, 其實都是對於硬體以及軟體的修修補補, 儘管在體驗上帶來了不小的進步, 但是依舊難以稱為 '變革' . iPhone X的發布會後, 不少人將目光放在批評蘋果全面屏的難看, 尤其是 '劉海' 的討論上. 其實, 在華為麒麟970晶片以及iPhone 的A11處理器上, 我們看到了人工智慧將給智能手機以及人們生活帶來巨大改變的雛形. 在探索未來手機發展上, 這兩家巨頭無疑又殊途同歸. 蘋果稱 A11 仿生 (不是 'Fusion' ) , 是 iPhone 上有史以來最強大, 最智能的晶片. A11仿生晶片內部的CPU, GPU, 性能控制器, 神經網路單元, ISP等這些都是蘋果自己設計 (Apple-designed) 的. 除了工藝的進步以及性能的殘暴以外, 蘋果在發布會上解釋, 有一種 AI 人工智慧叫做機器學習, 即讓電腦通過觀察的方式進行學習. 而神經網路引擎就是專為機器學習而開發的硬體, 它不僅能執行神經網路所需的高速運算, 而且具有傑出的能效. 簡而言之, 通過神經網路引擎能夠分擔 CPU 和 GPU 的任務, 大幅提升晶片的運算效率, 以更少的能耗更快的完成更多任務. 在 A11 仿生中, 蘋果表示自家的神經網路引擎採用雙核設計, 每秒運算次數最高可達 6000 億次. 不過, 蘋果沒有像華為那樣透露具體的浮點運算性能. 蘋果表示, 自家的 AI 單元主要用於勝任機器學習任務, 能夠識別人物, 地點和物體, 為 '面容 ID' 和 '動話表情' 等創新的功能提供強大的性能. 其中對於 iPhone X 的 '面容 ID' , 面容 ID 功能會投射 30000 多個肉眼不可見的紅外光點, 然後將得到的紅外映像和點陣圖案傳輸給神經網路, 建立臉部的數學模型, 再將這些數據發送至安全隔區, 以確認數據是否匹配. 而且, 就算樣貌隨著時間而改變, 它也能隨之進行調整適應. 神經網路引擎是蘋果在 A 系列晶片上的首次嘗試, 雖然目前服務的範圍還很有限, 更多的為 iPhone X 而設計, 但未來這一 AI 單元很快會擴展到更多蘋果生態的領域當中, 包括無人駕駛汽車系統, AR 增強現實技術, Apple TV 和 HomePod 音箱等, 讓更多原本生硬的設備也能採用與人類同樣的方式進行交互, 變得真正會思考. 而國內領先蘋果發布AI晶片的華為帶來的麒麟970, 我們掌握的消息更多, 也看到了華為的構想更加遠. 華為表示, 人工智慧將使移動互聯網進入到智慧互聯時代, 我們不僅僅希望未來的手機能聽懂, 看懂, 甚至希望它能夠以人類的思考方式來理解人類訴求, 讓我們獲得自主而恰當的資訊和服務. 可以看到, 華為與蘋果所看到的手機未來在某種程度上達到了驚人的一致. AI技術的核心是對海量數據進行處理, 當前以CPU/GPU/DSP為核心的傳統計算架構已經不能夠適應AI時代對計算性能的海量需求. 作為全球首款移動AI晶片, 華為麒麟970首次整合神經元網路單元NPU (Neural-network Processing Unit) , 並且和CPU, GPU, DSP組成了創新的HiAI人工智慧架構. 簡單來說, NPU可以理解為專門為AI相關計算定製的高效能處理器. 就像GPU專門針對圖形計算, ISP專門針對成像計算一樣. 華為表示, NPU的AI性能密度大幅優於CPU和GPU. 相較於四個Cortex-A73核心, 在處理同樣的AI應用任務時, 新的異構計算架構擁有大約25倍性能和50倍能效優勢, 這意味著麒麟970晶片可以用更少的能耗更快地完成AI計算任務. 麒麟970在更多神經網路模型下的性能, 也要大幅超越iPhone 8 Plus (A11) . 作為全球首顆內置AI晶片的SoC, 麒麟970無疑寄託了華為在消費端人工智慧演化的憧憬. 未來的手機, 肯定會在人機交互上下功夫, 而手機晶片就是基礎, 如今華為與蘋果已經領先高通與三星, 率先走出了第一步, 未來手機終端不再僅僅被動接受用戶的操作, 而是對用戶的使用意圖充分場景化, 讓手機協助自己更加便利. 就在今天上午10: 08分, 華為已經在各大電商平台開啟Mate 10的0元預約活動, 對Mate 10感興趣的朋友已經可以前往預約了.
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